人们如何使用 Claude Cowork

在对 Claude Cowork 会话样本的分析中，我们发现大约一半的使用量来自“围绕工作的辅助性工作”——这些任务是许多岗位的组成部分，但很少是某人的核心职责。

• 分类：企业 AI
• 产品：Claude Cowork
• 日期：2026 年 7 月 7 日
• 阅读时间：5 分钟
• 分享链接：https://claude.com/blog/how-people-are-using-claude-cowork

2025 年发布 Claude Code 时，我们惊讶地发现许多非技术用户开始尝试使用它。那些从未打开过终端的人，用它来创建智能体（agent），用于整理文件夹、去重文件以及编写电子表格公式。

但对另一些人来说，终端仍然是一个略显令人生畏的地方——一个名副其实的“黑箱”。我们构建 Claude Cowork 的目的，就是将 Claude Code 的智能体能力扩展到人们已经习惯与 Claude 对话的聊天界面中。

自 1 月份推出 Claude Cowork 以来，它已成为那些专注于信息创建与交换（即许多人所说的“知识工作”）的人手中尤为强大的工具。人们用它来完成各种任务，这些任务未必是某个特定角色的标志性工作，而是围绕该角色、推动项目进展并维持企业运转的衔接性工作。这意味着诸如起草状态更新、构建幻灯片演示文稿，或将大量研究资料浓缩成一份报告等任务。

在这篇文章中，我们将分享 2026 年 5 月 Claude Cowork 会话样本的数据，并探讨这些数据揭示了人们如何在日常工作中（超越终端之外）使用 AI。

数据揭示了什么

What the data shows

我们抽样了 2026 年 5 月 11 日至 31 日期间的 120 万个匿名且聚合的 Claude Cowork 会话，并根据一个包含 20 个不同工作类别的分类体系对其进行了分类。在我们的发现中，最大的使用类别是“业务流程与运营”——例如将分散的更新汇总成一份报告、构建入职清单以及核对电子表格——占比 33.4%。这很合理，因为业务流程任务跨越了许多不同的角色：例如，财务、人力资源和行政岗位的人员都可能使用 Claude Cowork 来完成这类任务。

其次是内容创作与文案撰写——即需要综合能力的商务沟通工作，如起草文件、制作幻灯片、撰写帖子和提案——占比 16.4。面对空白页面往往是开始工作的首要障碍，而 Claude Cowork 是将思路和信息编织成初稿的有用工具。这类任务也跨越了不同角色：市场营销、沟通、业务发展和项目管理等领域的人员，都可能与 Claude Cowork 协作完成这些工作。

接下来的主要类别是软件开发，占比 8.7%；DevOps 与基础设施，占比 7%；研究与情报，占比 6.4%；数据分析与商业智能，占比 5.8%；文档处理与提取，占比 4.1%；以及销售与营收运营，占比 4%。

所有其他类别在数据集中的占比均低于 4%，包括个人助理（3.8%）、教育（2.4%）和会议智能（1.8%）。

知识工作者如何使用 AI

How knowledge workers are using AI

前两大使用类别——业务流程与运营，以及内容创作与文案撰写——占据了 Claude Cowork 总使用量的大约一半，这很能说明问题。这些类别本质上大多是衔接性的：电子表格将分散的数据点汇集到一个可以阅读、比较和追踪的上下文中；演示文稿向具有不同背景知识的更广泛受众传达一个想法或决策；入职清单则帮助新员工获取机构知识。

我们的数据表明，人们正在使用 Claude Cowork 来整理和构建他们可以赖以发挥专业知识的行动信息。例如，律师可能会使用 Claude Cowork 来处理文档格式化和归档，从而有更多时间将法律判断应用于疑难案件。招聘经理可能会使用 Claude Cowork 来安排会议和综合面试反馈，从而有更多时间与候选人交谈和评估工作样本。团队负责人可能会使用 Claude Cowork 来制作解释某个艰难决策的幻灯片，从而腾出时间真正做出那些艰难的决定。

这种使用模式与 Claude Code 形成了有趣的对比。Claude Code 最常被软件开发人员用于其角色的关键部分：构建、调试和发布代码。因此，软件开发在 Claude Cowork 使用中占比如此之小，或许并不令人意外。开发人员更可能使用 Claude Code 而非 Claude Cowork 来编写代码，但他们在 Claude Cowork 中所做的工作是围绕每个角色（包括软件工程）的、以沟通为重点的衔接性工作。

AI 在知识工作中的崛起

The rise of AI in knowledge work

尽管编码仍然是（可以理解地）最受关注的 AI 用途之一，但 AI 在日常业务工作中的应用正在兴起，而且人们发现它最有帮助的任务类型也日益清晰。人们正转向 Claude Cowork，以协助完成那些有助于跨团队追踪和沟通信息与想法的任务：状态报告、演示文稿、追踪表等等。

这仅仅是一个快照，而且 Claude Cowork 仍然很新；它的用途正在快速演变。我们的目标是，为那些正在摸索如何将 AI 产品融入日常工作的人们提供一个参考点，并展示使用最集中的领域。我们计划随着使用量的增长和变化继续发布数据，并报告随时间推移发生的变化。

开始使用 Cowork

Getting started with Cowork

Claude Cowork 对所有 Claude 用户开放。了解更多信息，或参加我们的《Claude Cowork 入门》课程以开始使用。

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关于我们研究的更多细节

Additional details about our research

请参阅下文，了解我们如何进行这项 Claude Cowork 用户调查的更多信息。

我们的测量方法

How we measured

本分析基于一个由自动化系统根据包含 20 个类别的任务分类体系进行分类的 Claude Cowork 会话样本。数据是通过一个保护隐私的分析工具收集的，该工具确保所有用户信息匿名；没有任何单个会话被人类分析师阅读过，我们仅处理聚合的类别级统计数据。

样本是按上限速率收集的——即每小时固定最大会话数——而不是按流量的固定百分比。因此，本报告中的每个数字都是抽样会话的占比，而非绝对数量。数据收集于 2026 年 5 月 11 日至 31 日，涵盖了来自超过 60 万个组织的 120 万个抽样会话。

局限性

Limitations

• 分类粒度：我们使用的分类体系根据所执行的工作对会话进行分类，而非根据执行者的职位。有几个类别清晰地对应到可识别的知识工作职能，例如研究与情报工作（占会话的 6.4%）、数据分析与商业智能（5.8%）、销售与营收运营（4%）以及法律与合规工作（1.3%）。会议与对话智能（1.8%）和客户支持（0.8%）也出现了。但该分类体系在细分方面存在局限性。没有独立的营销、财务或人力资源类别——这些职能最好由“业务流程与运营”类别来代表，这很可能也是该类别占据总使用量三分之一的原因之一。
• 占比与数量：由于样本是速率上限的，抽样会话和组织数量并不反映 Cowork 的总使用量或增长情况，并且一天中较繁忙时段的使用量相对于较空闲时段的使用量，代表性略有不足。
• 时间窗口选择：我们使用了最近三个完整的星期，而不是更长的时间跨度，因为类别占比在 5 月 11 日左右发生了变化，这种变化与我们的标签流水线的变更一致，而非用户行为的变化。本报告报告的占比完全是在变更后计算的，无论哪种解释都是正确的。
• 工作与个人使用的混合：样本涵盖了外部组织的使用情况，而非个人。但抽样的 Claude Cowork 会话包含一些个人、非工作用途（个人助理、爱好和陪伴式对话合计约占会话的 5%），因此样本并非纯粹代表工作场所活动。
• 自动化分类：类别标签由自动化系统应用，而非人工审核员，任何分类器都可能存在错误。当会话可能符合多个类别时，结果取决于我们分类体系中包含的定义；我们在上面的“分类粒度”要点中指出了这些定义对解释影响最大的地方。

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